大數據環境中常見的針對數據挖掘和數據分析的疑惑與職業選擇

在大數據的環境下，有許多人都在詢問數據分析與數據挖掘有什麼區別？數據挖掘與爬蟲有什麼區別？這樣的問題。實際上數據挖掘是對數據源以及數據原始取得的一個過程，而數據分析是對挖掘來的數據進行整理清洗，以及有規律的將它進行展現。那麼有性質上來講，他們就是兩個不同的工種。但是在許多人力資源匱乏的公司，這兩個職位或者說是兩個崗位，他們通常是一個人在操作。由此給公眾帶來的疑惑和憂慮就是，他們可能是同一個職業。但是從本質和它的崗位設定來講，本身是兩個完全不同的職業。

職業定位

我們分清了這兩個崗位的不同之後，接下來便是職業選擇。數據挖掘比較偏向於完完全全的技術類型，尤其是中高端偏向型技術。它除了涉及到一些簡單需要爬取的數據比較容易去獲得以外，其他的都需要構架和構思。這不是普通的爬取工具所能夠代替或者取代的一個崗位。他需要有一個嚴格的邏輯思維和一個，嚴謹的方案，才能去執行深度的挖掘的過程。而數據分析的過程就相對來講門檻比較低，從最簡單的辦公office旗下的Excel軟體都可以實現對一些數據的簡單的分析，提取，篩選，以及簡單的處理。

職業內容

以上兩種職業，無論是從崗位的設定，還是實際操作中的一些流程。對於初學大數據分析或出血到數據挖掘的人來講，必然是一個難以接受和難以恆定的一個理論或者概念。其實無需疑惑，他們兩個崗位有什麼區別，因為他們之間有一些共通之處就是，接觸的全是數字，或者是樹型數組。有區別的就是前台與後端的東西。但是如果這兩個技術，無論你要去如何的生活，都是需要去了解資料庫，或者熟練的掌握其中一項資料庫的技能。在未來便能在未來的大數據分析領域中有一席之地。

大數據時代

由此可以衍生出來的一個問題就是，什麼樣的年齡什麼樣的人，什麼樣的水平適合去，操作大數據或者系從事大數據相關崗位和相關職業設定的問題。那麼我們將在下一篇或下一個章節來單獨對這個問題進行講解。（在此處特別聲明的是，在文章中所出現的一些原創性的內容，嚴禁任何人以任何形式進行分發和複製到其他平台，如需使用，請註明出處，謝謝！）

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